利益:
- 人工知能のサポートにより、成果に応じて多肢選択の自由回答型のより高度な思考の質問を生成する能力
- 良い注意をそらすもの (間違っているがもっともらしい選択肢)、単一の正解、および項目の難易度の原則を適用して、質問の質をコントロールする能力。
- 人工知能が間違った解答キー、非客観的または偏った質問を生成するリスクを理解し、教師が各項目を確認する必要があることを理解できるようにします。
試験と小テストは、教師が学習を評価するための主なツールです。しかし、良い質問を書くのは思っているよりも難しいです。曖昧なルート、類似した選択肢、手がかりを与える言葉は、質問の評価価値を損ないます。 AI は結果に関連した質問の概要を大量に迅速に生成します。品質を監視し、回答キーを確認し、達成度の整合性を維持します。この単元では、AI を使用した優れた記事の作成と質の高いクイズの作成について説明します。限界は明らかです。AI は不正確な回答キー、非客観的または偏った質問を生成する可能性があります。先生が各項目を確認します。
問題の構造と良い質問の原則
多肢選択式の質問には 2 つの部分があります。ステム (質問ステム) — 尋ねられる主な問題。そして選択肢 — 1 つは正解ですが、他のものは注意をそらすものです。たとえそれが間違っていたとしても、良い気を散らすものは、その主題を完全に習得していない生徒にとってはもっともらしく見えます。それは一般的によくある誤解に基づいています。 「月は自ら光を発している」などのよくある誤解は、気が散る強力な要因です。ナンセンスまたは無関係な気を散らすもの (「月はチーズだ」) は質問を簡単にし、質問の特徴を薄めます。
良い質問の原則: (1) 語幹は単一かつ明確なことを尋ねます。 (2) 正解は 1 つだけです。 (3) オプションは同様の長さであり、語根と文法的に互換性があります (オプションが長い方が一般的に正しいですが、手がかりにはなりません)。 (4) 「すべて/なし」オプションは可能な限り避けます。 (5) 語幹が否定的な場合 (「is not」)、強調されます。 (6) 質問は達成度を測定します。達成度を分析するために思い出す質問をするのは的外れです。
項目の難易度は、質問の難易度です。差別とは、その質問によって、知っている人と知らない人がどの程度区別されるかということです。優れた試験とは、さまざまな難易度の項目を組み合わせたものです。
ヒント: AI に質問するときは、対象となる誤解に名前を付けてください。「注意をそらす人は、これら 3 つのよくある誤解に基づいているはずです」と言います。こうすることで、ランダムなものではなく、指導上の注意をそらすものを得ることができます。
質問の種類
多肢選択: 簡単に測定し、自動的に採点します。しかし、高次の思考を測定するには、慎重な設計が必要です。自由回答/短い回答: 生徒自身の発言を示します。ルーブリック（6番目の単元）で採点されます。 True-false: 速いが運の要素が高い。一致: 概念と定義の関係に適しています。高次の思考の質問: 「なぜ/どのように/評価するか」を尋ねるシナリオベースの項目。分析評価の利益を測定します。 AI はそれらすべての青写真を作成します。あなたの仕事は、どのタイプがどの結果を測定するかを選択することです。
ステップバイステップ：AIによるクイズ制作
- ゲインとブルームレベルを与えます。質問はそのレベルを測るものでなければなりません。
- 種類と番号を指定します。 「6 つの多肢選択 + 2 つのオープンエンド」。
- 気を散らす戦略に名前を付けます。それはどのような誤解に基づいているべきでしょうか?
- キーと理由を尋ねます。各質問に対する正しい答えと、他の質問が間違っている理由。
- キーを手動で検証します。各質問を自分で解決してください。 AIが引いたラインは本当に真実なのか？
- アライメントとバイアスのチェック。質問の尺度は向上しますか?文化的/ジェンダー的な偏見はありますか?
- 難易度のバランス。易・中・硬の配合を調整してください。
ミニケース3個
ケース 1 — 間違ったキー。理科の先生がAIからの10問のクイズに答えました。 3 番目の問題の鍵には「B」とマークが付いていましたが、教師がそれを解いたとき、正解は「C」であることがわかりました。AI は自分自身の注意をそらすものが正しいと考えました。もし教師が彼を正さなかったら、彼はそれを知っていた生徒が間違っていると考えただろう。キーを手動で解くと、クイズ全体が保存されました。
ケース 2 — ディストラクタの補正が弱い。教師による最初のクイズでは、気を散らすものは無意味だったので、生徒はそれを排除して正しい答えを見つけなければなりませんでした。彼はAIに「よくある誤解に基づく妨害者：X、Y、Z」を再現させた。新しいクイズでは差別が増加しました。クラス平均は実際の学習をよりよく反映しています。
ケース 3 — ゲイン調整。歴史教師の結果は分析（「原因を関連付ける」）のレベルでしたが、AI は思い出させる質問（「日付を言う」）を生成しました。教師はプロンプトを「習得分析レベルで、因果関係を確立するシナリオの質問をする」と更新しました。質問は達成度の尺度になっています。
コピー可能なテンプレート
1) 達成度に基づいて設定された多肢選択:
あなたの役割: [被験者] 教師。ゲイン: "[ゲイン]" ([ブルーム レベル])、[X.クラス]。この結果を測定する多肢選択式の質問を 6 つ書きます。各質問に 4 つの選択肢があるようにします。気が散る要因が次のようなよくある誤解に基づいているようにしてください: [誤解を書きます]。各質問について、正しい答えと、各オプションが true/false である理由を別の重要なセクションで説明します。易・中・難混合。
2) 回答キーの確認:
以下の多肢選択式の質問を 1 つずつ解決してください。各質問について: (a) 見つけた正解、(b) 理由、(c) マークされたキーと一致します。矛盾を「矛盾」として明確にマークします。質問とキー: [貼り付け]
3) 高レベル (シナリオ) の質問:
「[件名]」、[X.クラス]では、分析評価レベルでシナリオベースの質問を 3 つ作成します。それぞれの質問で簡単な状況を説明し、その理由や比較を生徒に尋ねます。心で解決しないでください。回答例と評価のヒントを追加します。
4) バイアスとコンプライアンスの監査:
ジェンダー/文化/地域の偏見、特定のグループに対する不当な有利/不利、不適切な状況について、次の質問を確認してください。問題のある項目にフラグを立てて、中立的な代替案を提案します。質問: [貼り付け]
弱いプロンプト / 強いプロンプト
弱いプロンプト:
分数に関する質問を 10 個書きます。
レベル、結果、タイプ、気を散らす戦略、鍵なし。その品質と調整は運任せです。
強力なプロンプト:
あなたの役割: 数学教師。学習結果: 「生徒は分母の異なる 2 つの分数を足します。」(アプリケーション)。 5年生。 6 つの多肢選択問題、4 つの選択肢。邪魔者は次の誤解に基づいている必要があります: 分子と分母の両方を直接加算すること、分子を一定に保ち、分母を加算すること。各質問にキーとオプションの説明を入力します。簡単〜中程度〜難しいを組み合わせます。
質問の種類
測定するレベル
強さ
注意
多肢選択
任意のレベル (デザインによる)
高速な自動スコア
ディストラクターの品質
オープンエンド
理解と創造
オリジナルの表現
ルーブリックが必要です
真偽
覚えておいてください
とても速い
運要素が高い
シナリオベース
分析・評価
暗記を妨げる
スペルは難しいですが、AI がサポートします
よくある間違い
- キーを検証していません。最も頻繁かつ最も不公平な間違い。 AI が間違った鍵を生成すると、それを知っている生徒が被害を受けることになります。
- ナンセンスな気晴らし。ありえないオプションにより、無料で質問が簡略化されます。
- ゲインレベルの不一致。分析取得のための質問を覚えてください。目標を外します。
- ヒントを与える言語。最も長く、最も詳細な選択肢が常に正しいという事実は、生徒のパターンを教えます。
- 偏見を見落とす。特定の文化/グループの馴染み深い背景は、一部の学生に不当な優位性を与えます。
注意: AI は、複数の選択肢が「正しい」と主張できるような曖昧な質問を生成することがあります。彼は各項目に「唯一の議論の余地のない真実はありますか?」という質問で答えました。次のように言ってテストしてください。それ以外の場合は、ルートを明確にしてください。
要約すれば
良い質問は、明確な主旨ともっともらしい気を散らすものによって達成レベルを測定します。 AI は、習得に依存する大量の質問の概要、注意をそらす要素、およびキーを迅速に生成します。ターゲットに誤解を伝えると、気を散らす人たちが有益な情報を提供してくれるでしょう。ただし、AI は間違ったキー、弱い注意散漫、理解できていない質問、または偏った質問を生成する可能性があります。各項目を解決してキーを検証し、位置合わせとバイアスをチェックします。最終テストは先生です。
アプリケーションタスク
結果については、「結果に基づく複数選択セット」テンプレートを使用して 6 つの質問を生成します。気を散らす戦略を自分で指定します。次に、各質問を自分で解き、AI のキーと比較してから、「回答キー検証」テンプレートを使用します。不一致があれば修正します。最後に、質問の 1 つを分析レベルに引き上げるバージョンのシナリオを作成します。
チェックリスト
- [ ] 学習成果のブルームレベルに応じて質問しましたか?
- [ ] 私は気を散らす要因を実際の誤解に基づいていたのでしょうか?
- [ ] 各質問の鍵を自分で解いて確認しましたか?
- [ ] 疑問の余地のない正しい答えが 1 つあると確信していますか?
- [ ] 偏見と年齢の適切性を確認しましたか?